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基于EKF的电动汽车锂离子电池SOC、SOH估算

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基于EKF的电动汽车锂离子电池SOC、SOH估算
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-20页
  1.1 课题背景及研究意义第10-11页
  1.2 电动汽车的发展第11-13页
  1.3 锂离子电池的发展第13-14页
  1.4 锂离子电池SOC、SOH定义方法第14-15页
    1.4.1 锂离子电池SOC定义方法第14-15页
    1.4.2 锂离子电池SOH定义方法第15页
  1.5 锂离子电池SOC、SOH估计方法第15-18页
    1.5.1 锂离子电池SOC估计方法第15-18页
    1.5.2 锂离子电池SOH估计方法第18页
  1.6 本文主要研究内容第18-20页
第2章 锂离子电池工作原理及影响因素分析第20-26页
  2.1 锂离子电池工作原理第20-22页
    2.1.1 实验设备及锂离子电池选择第20-21页
    2.1.2 锂离子电池化学原理第21-22页
  2.2 锂离子电池影响因素分析第22-25页
    2.2.1 温度影响实验分析第22-23页
    2.2.2 放电倍率实验分析第23-24页
    2.2.3 电池循环实验分析第24页
    2.2.4 电池一致性实验分析第24-25页
  2.3 本章小结第25-26页
第3章 锂离子电池模型建立与模型参数估计第26-47页
  3.1 锂离子电池模型的建立第26-29页
    3.1.1 锂离子电池模型第26-28页
    3.1.2 锂离子电池模型确立第28-29页
  3.2 Cftool拟合模型参数第29-35页
    3.2.1 OCV-SOC拟合的标定实验第30-31页
    3.2.2 HPPC特性实验第31-32页
    3.2.3 模型参数Cftool拟合第32-35页
  3.3 遗忘因子递推最小二乘法参数估计第35-43页
    3.3.1 最小二乘法原理第35-39页
    3.3.2 RLS在二阶RC模型中的实现第39-41页
    3.3.3 参数估计试验及结果分析第41-43页
  3.4 模型仿真实现与精度验证第43-46页
  3.5 本章小结第46-47页
第4章 锂离子电池的SOC、SOH估算第47-68页
  4.1 卡尔曼滤波算法简介第47-53页
    4.1.1 经典卡尔曼滤波原理第47-49页
    4.1.2 扩展卡尔曼滤波原理第49-51页
    4.1.3 Dual-EKF算法原理第51-53页
  4.2 EKF估计算法估计SOC和SOH仿真实现第53-58页
    4.2.1 脉冲放电工况下SOC仿真实现第53-56页
    4.2.2 脉冲放电工况下SOH仿真实现第56-58页
    4.2.3 EKF算法对初值敏感度验证第58页
  4.3 Dual-EKF算法SOC、SOH同时估计及结果分析第58-66页
    4.3.1 Dual-EKF估计SOC、SOH仿真实现第58-60页
    4.3.2 脉冲放电工况下SOC、SOH同时估计第60-62页
    4.3.3 UDDS工况下SOC、SOH同时估计第62-64页
    4.3.4 NEDC工况下SOC、SOH同时估计第64-66页
  4.5 本章小结第66-68页
第5章 总结与展望第68-70页
  5.1 总结第68页
  5.2 展望第68-70页
参考文献第70-74页
致谢第74页

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